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一种基于模型预测控制的人形机器人避障涉及一种基于模型预测控制的人形机器人避障2通过设置在人形机器人头部的激光扫描仪，扫描人形机器人前方道路，所述人形机器人控制器，将深度相机测得的距离输入信号编码为一之后对最优神经元实现权值更新，在奖励函数的指导下利用输入的3与连接NS到输入节点的输入权重向量之间的距离最小化；其中I(t)为输入模式；对于最优神经元NS，对应的输出权值用于产生控制动作；即采用绕动版本两个值之间呈线性递减；其中0(t)为输出控制信号；实际奖励函数Rt)与奖励增量AR=Rt)-Rt-1)一起进行评估；如果AR>b;，其中在倒立翻转跨越障碍物操作后，人形控制器计算维持身体站立如果此时机器人结构发生变化导致重心偏移，则添加一个自适应非线性控制器MMC作为前馈误差补偿器用来调整机器人的姿态，这个自适应非线性控制器MMC提供一个额外的式中ref为机器人的参考俯仰速度，Θ为机器人的实际俯仰速度，orer为机器人的参考对机器人进行控制的算法通过改进奖励函数实现输出权值的更新从而保证跨越动作X=LcosacosBY=LsinacosB4Z=Lsinf式中，Z为障碍物底部的成像点与人形机器人髋部搭载的深56x0l为前方障碍物的扫描点在深度相机左侧摄像头上成像的横轴坐标，x0r为前方障碍物的yy[0032]式中s为倒立摆的支撑点到质点的长度，即机器人在行走前处于准备姿势时从地7状态为机器人的角度δ和角速度在最优神经元权值"NS,e中加入高斯零均值随机变量λ,乘上与[0053]如果此时机器人结构发生变化导致重心偏移，则添加一个自适应非线性控制器8[0055]式中Θref为机器人的参考俯仰速[0056]对机器人进行控制的算法通过改进奖励函数实现输出权值的更新从而保证跨越[0059]2、前倒立跨越障碍物的方式通过调整倒立的高度和姿态可以适应低于腿部高度9[0078]根据深度相机测得的障碍物的高度以及激光扫描仪形成的坐标点云图可以得到yy[0093]式中s为倒立摆的支撑点到质点的长度，即机器人在行走前处于准备姿势时从地状态为机器人的角度δ和角速度b.[0098]在完成机器人的动力学建模以及判断机器人可以通过向前倒立的方式跨越障碍物后引入模型预测控制MPC算法完成机器人在实现跨越动作中的姿态调节，即基于机器人优化以最小化规定的性能指标；MPC算法将深度相机测得的距离输入信号编码为一个神经版本在最优神经元权值"x,m中加入高斯零均值随机变量λ,乘s的更新规则如下：这个自适应非线性控制器MMC提供一个额外的非线性前馈控制动作，通过雅可比矩阵变换[0115]式中Θref为机器人的参[0116]对机器人进行控制的算法通过改进

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